歌声の印象評価尺度の構築に基づく多様な印象の自動推定手法

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タイトル別名
  • An Automatic Estimation Method of Various Impressions Based on Scale Construction for Singing Impressions

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抄録

本論文では,ポピュラー音楽におけるアマチュア女性歌唱者の歌声を対象として,音響信号から歌声の印象を自動推定する手法を提案する.従来,歌声を音響信号から自動的に評価する際,特定の印象(歌唱力や熱唱度など)を対象とした研究は多く行われてきた.しかし,歌声の印象評価尺度を一から構築した研究はなく,歌声が与えうる多様な印象についての包括的な調査は行われていない.本論文では,主観評価実験や因子分析を経たうえで,歌声の多様な印象を適切に評価可能な評価尺度を構築した.そして,47語の印象評価語と歌声の印象評価に関わる3因子(迫力性,丁寧さ,明るさ)の強度を音響特徴量から推定するため,印象得点と音響特徴量を用いた重回帰分析を行う.60個の歌声データを用い,各印象を推定する重回帰モデルを構築したところ,3因子のモデルの決定係数について0.958(迫力性),0.551(丁寧さ),0.643(明るさ)という結果を得た.また本手法によって,60歌唱それぞれにおける,50(=47+3)種の印象得点の実測値と推定値の重相関係数を求めた結果,それらの平均は0.720であった.

This paper presents a method for estimating the impression of a singing voice using acoustic features in popular Japanese songs sung by amateur female singers. Many previous researches on automatic singing voice evaluation using acoustic features dealt with specific impressions such as “singing skill” and “singing enthusiasm”. However, none of them constructed impression scales in a bottom-up manner, and comprehensively investigated various impressions of singing voices. An impression scale, which can be used to evaluate various singing impressions properly, was consequently constructed via factor analysis using the results of a subjective evaluation. Multiple regression analysis using acoustic features and impression scores was conducted for estimating the impression score of 47 impression words and 3 factors (“powerful”, “cautious”, “cheerful”) that were extracted by factor analysis. Using the multiple regression model to estimate the impression score for 60 recordings, the coefficients of determination for the 3 factors were found to be 0.958 (powerful), 0.551 (cautious), and 0.643 (cheerful). Using our method, the average of the multiple correlation coefficients was calculated as 0.720 for the observed values for 50 (=47+3) impression scores and the estimated values for each recording.

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1050001337907092608
  • NII論文ID
    170000130972
  • NII書誌ID
    AN00116647
  • ISSN
    18827764
  • Web Site
    http://id.nii.ac.jp/1001/00160337/
  • 本文言語コード
    ja
  • 資料種別
    journal article
  • データソース種別
    • IRDB
    • CiNii Articles

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